打开/关闭菜单
打开/关闭外观设置菜单
打开/关闭个人菜单
未登录
未登录用户的IP地址会在进行任意编辑后公开展示。

线性数阵:修订间差异

来自Googology Wiki
Apocalypse留言 | 贡献
无编辑摘要
Tabelog留言 | 贡献
文字替换 -“#重定向”替换为“#REDIRECT”
 
(未显示1个用户的3个中间版本)
第1行: 第1行:
线性数阵是大部分数阵型记号的基础。
#REDIRECT [[BEAF#线性数阵]]


== 定义 ==
__静态重定向__
 
ω进制数阵
=== BEAF ===
ω进阵
这里以[[BEAF]]的线性数阵为例。
w进制数阵
 
w进阵
一个合法的 BEAF 线性数阵表达式形如<math>\{b,p,a_1,a_2,\cdots,a_n\}</math>其中<math>n</math>为非负整数,<math>b,p,a_i</math>均为正整数。
 
我们进行以下约定:
 
# 数阵的第一个数<math>b</math>称为'''底数''';
# 数阵的第二个数<math>p</math>称为'''指数''';
# 指数后面第一个大于1的数称为'''驾驶员''',例如<math>\{3,2,{\color{blue}1},{\color{red}2},4\}</math>中的2,<math>\{4,{\color{blue}4},{\color{red}4},4\}</math>中红色的4;
# 驾驶员左边相邻的数称为'''副驾驶''',例如上一条中蓝色的数。
 
BEAF 线性数阵的展开规则如下:
 
# 若没有驾驶员,则数阵的值为<math>b^p</math>;
# 若指数为1,则数阵的值为<math>b</math>;
# 否则,将驾驶员-1,副驾驶改为"整个数阵指数-1后的值",将副驾驶左边的数全部替换为底数。例如,<math>\{4,3,{\color{blue}1},{\color{red}2}\}
=\{4,4,{\color{blue}\{4,2,1,2\}},{\color{red}1}\}
=\{4,4,\{4,4,{\color{blue}\{4,1,1,2\}},{\color{red}1}\},1\}
=\{4,4,\{4,4,4,1\},1\}</math>。
 
=== 改进 ===
这里介绍一种改进的线性数阵。它将经典的线性数阵改成了容易分析增长率的一元函数,将每一项的默认值改成了0,且删除了对增长率提升没有帮助的操作。
 
一个合法的线性数阵表达式形如<math>F(x,a_1,a_2,\cdots,a_n)</math>,其中,<math>x,n,a_i</math>均为非负整数。
 
我们用"#"表示任意序列,"Z"表示由若干个0组成的序列。
 
该线性数阵的展开规则如下:
 
# (基础规则)只有一项时,有<math>F(x)=x+1</math>;
# (后继规则)若第二项不为0,有<math>F(x,a+1,\#)=f^x(x)</math>,其中<math>f(x)=F(x,a,\#)</math>。例如:<math>F(3,1,4)=F(F(F(3,0,4),0,4),0,4)</math>;
# (删尾规则)若末项为0,有<math>F(\#,0)=F(\#)</math>,例如:<math>F(2,1,0)=F(2,1)</math>。
# (借位规则)否则,第二项为0且存在不为0的项。此时有<math>F(x,Z,0,a+1,\#)=F(x,Z,x,a,\#)</math>。例如:<math>F(2,0,2,5)=F(2,2,1,5)</math>。
 
== 增长率分析 ==
下面用[[增长层级#快速增长层级|快速增长层级]]对改进的线性数阵进行增长率分析:
 
<math>F(x)=F(x,0)=x+1=f_0(x)</math>
 
<math>F(x,1)=F^x(x)\sim f_0^x(x)=f_1(x)</math>
 
<math>F(x,2)\sim f_1^x(x)=f_2(x)</math>
 
<math>F(x,n)\sim f_n(x)</math>
 
<math>F(x,0,1)=F(x,x)\sim f_x(x)=f_\omega(x)</math>
 
<math>F(x,1,1)=F(F(\cdots,0,1),0,1)\sim f_{\omega+1}(x)</math>
 
<math>F(x,n,1)\sim f_{\omega+n}(x)</math>
 
<math>F(x,0,2)=F(x,x,1)\sim f_{\omega+x}(x)=f_{\omega\cdot 2}(x)</math>
 
<math>F(x,0,n)\sim f_{\omega\cdot n}(x)</math>
 
<math>F(x,0,0,1)=F(x,0,x)\sim f_{\omega x}(x)=f_{\omega^2}(x)</math>
 
<math>F(x,1,0,1)\sim f_{\omega^2+1}(x)</math>
 
<math>F(x,0,1,1)=F(x,x,0,1)\sim f_{\omega^2+x}(x)=f_{\omega^2+\omega}(x)</math>
 
<math>F(x,0,0,2)=F(x,0,x,1)\sim f_{\omega^2+\omega x}(x)=f_{\omega^22}(x)</math>
 
<math>F(x,0,0,0,1)=F(x,0,0,x)\sim f_{\omega^2x}(x)=f_{\omega^3}(x)</math>
 
<math>F(x,0,0,0,0,1)\sim f_{\omega^4}(x)</math>
 
<math>F(x,\underbrace{0,\cdots,0}_n,1)\sim f_{\omega^n}(x)</math>
 
一般来说,单独的线性数阵的极限增长率为<math>\omega^\omega</math>,但其强度会随"后继规则"的变化而变化。
 
例如,若把第二条规则改为<math>F(x,a+1,\#)=F(x+1,a,\#)</math>,则上述分析应该在[[增长层级#哈代层级|哈代层级]]下进行,故极限函数的增长率相当于<math>H_{\omega^\omega}(x)\sim f_\omega(x)</math>。
 
== 小知识 ==
对于上文[[线性数阵#增长率分析|增长率分析]]中的记号,通过如下方法可以快速得到增长率:
# 取出一个表达式<math>F(x,a_0,a_1,\cdots,a_n)</math>;
# 取出<math>a_0,a_1,\cdots,a_n</math>的部分并反转,得到<math>a_n,\cdots,a_1,a_0</math>;
# <math>F(x,a_0,a_1,\cdots,a_n)</math>的增长率即为<math>\omega^n\times{a_n}+\cdots+\omega^1\times{a_1}+\omega^0\times{a_0}</math>。
举个例子:<math>F(x,{\color{red}0},{\color{green}1},{\color{blue}1})</math>的增长率即为<math>\omega^2\times{\color{blue}1}+\omega^1\times{\color{green}1}+\omega^0\times{\color{red}0}</math>。
 
由于以上原因,(单行)线性数阵也被称为'''<math>\omega</math>进制数阵''',因为<math>\omega^n\times{a_n}+\cdots+\omega^1\times{a_1}+\omega^0\times{a_0}</math>类似于一个“<math>\omega</math>进制数”。
 
另外,表达式<math>\omega^n\times{a_n}+\cdots+\omega^1\times{a_1}+\omega^0\times{a_0}</math>对于每个<math>a_i(i=0,1,\cdots,n)</math>都是“线性”的,这也是线性数阵中“线性”一词的来源。
[[分类:记号]]

2025年8月25日 (一) 13:58的最新版本

重定向到:

ω进制数阵 ω进阵 w进制数阵 w进阵